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Enregistrement W4410367703 · doi:10.3390/jcs9050242

Influence of Various Crack Widths in RC Bridge Decks on the Initiation of Chloride-Induced Corrosion

2025· article· en· W4410367703 sur OpenAlexaff
Mostafa Hassan, Lamya Amleh

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)CorrosionChlorideMaterials scienceStructural engineeringReinforced concreteComposite materialForensic engineeringEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the influence of crack width on the time to chloride-induced corrosion initiation in reinforced concrete (RC) bridge decks, incorporating climate change projections through the year 2100 under IPCC scenarios (RCP2.6 and RCP8.5). A probabilistic modelling approach using Monte Carlo simulations (MCSs) was applied to assess corrosion initiation across a range of environmental and structural conditions, including normal and high-performance concrete (HPC), varying concrete cover depths, and the use of supplementary cementing materials (SCMs). The results indicate that increasing the crack width significantly accelerates chloride ingress, reducing the time to corrosion initiation by up to 41% compared with that under uncracked conditions. HPC demonstrated superior durability, delaying corrosion initiation by nearly twice as long as normal concrete under identical chloride exposure. Elevated temperatures projected under high-emission scenarios further reduce service life by increasing chloride diffusion rates. Polynomial regression models were developed to relate crack width and concrete cover to corrosion initiation time, offering practical tools for durability-based design and service life prediction. These findings highlight the importance of enhanced crack control, climate-adaptive material selection, and updated durability standards to improve the resilience of RC bridge infrastructure in the face of climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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